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深入了解 langgraph 的功能与特性
🦜🕸️LangGraph
⚡ 构建语言智能体的图形 ⚡
概述
LangGraph 是一个用于构建有状态的多角色应用程序的库,使用大语言模型(LLMs)来创建智能体和多智能体工作流程。与其他 LLM 框架相比,它提供了以下核心优势:循环、可控性和持久性。LangGraph 允许您定义包含循环的流程,这对于大多数智能体架构至关重要,从而区别于基于有向无环图(DAG)的解决方案。作为一个非常底层的框架,它提供了对应用程序流程和状态的精细控制,这对于创建可靠的智能体至关重要。此外,LangGraph 包含内置的持久性功能,支持高级的人机协作和记忆功能。
LangGraph 的灵感来源于 Pregel 和 Apache Beam。公共接口借鉴了 NetworkX 的设计。LangGraph 由 LangChain Inc 开发,虽然与 LangChain 紧密集成,但可以独立使用。
主要特性
- 循环和分支:在您的应用程序中实现循环和条件语句。
- 持久性:在图形的每一步自动保存状态。支持错误恢复、人机协作工作流、时间旅行等功能,可以在任何时候暂停和恢复图形执行。
- 人机协作:在图形执行过程中中断,以批准或编辑智能体计划的下一个动作。
- 流支持:在每个节点产生输出时进行流式传输(包括 Token 流式传输)。
- 与 LangChain 的集成:LangGraph 与 和 无缝集成(但不强制要求使用它们)。